assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps)-1

时间: 2023-10-20 07:08:23 浏览: 137
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Java代码中如何去掉烦人的“!=null”

这行代码用于断言输入的三个列表 `radii`、`nsamples` 和 `mlps` 的长度是否相等，若不相等则会抛出异常。其中，`radii` 表示一组半径的列表，`nsamples` 表示每个半径下的采样数，`mlps` 表示每个半径下使用的多层感知机（MLP）的层数。这三个列表的长度应该是相等的，而且 `mlps` 列表的长度比 `radii` 和 `nsamples` 的长度多 1，因为每个半径下需要使用一个 MLP 进行训练和测试，而最后一个 MLP 只用于测试。
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class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method 根据以上代码，请告诉我PointnetSAModuleMSG输出张量的通道数由什么决定？

PointnetSAModuleMSG输出张量的通道数由mlps参数中的每个列表中的元素数量决定。每个列表中的元素数量指定了在每个球形区域池化之后应该应用的卷积层的数量。这些卷积层将处理每个球形区域中的点的特征，并将它们...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method根据以上代码，我在每一层以上模块的后面都加入了一层注意力机制层，而注意力机制层需要接收该模块的输出，所以该模块的输出是什么呢？

该模块的输出是经过多尺度聚合后的局部特征表示，具体来说，对于每个半径和采样数对，该模块会根据半径范围内的点和给定的采样数，对点云进行局部聚合，生成每个聚合的中心点的特征表示，然后将这些特征表示拼接在...

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这段代码定义了一些读写二进制数据的函数： - uN(b) 函数将字节数组转化为整数，函数中使用了位运算。参数 b 是字节数组，函数返回一个整数。 - u64(x) 函数将 8 字节字节数组转化为 64 位整数。...

你能向我讲解以下aipython代码吗？“def collate_func(batch_tensor): # orig_len_batch = list(map(lambda s: sum(s != 0), batch_tensor)) batch_tensor = sorted(batch_tensor, key=lambda s: -sum(s != 0))#此处按照pad数目进行排列 batch_len = list(map(lambda s: sum(s != 0), batch_tensor)) # eos counted as well. #assert len_batch == sorted(len_batch, reverse=True), 'seq should be sorted before pack pad.' return torch.stack(batch_tensor, dim=0), torch.stack(batch_len, dim=0)”

这段代码定义了一个名为“collate_func”的函数，该函数的输入是一个批次的张量，目的是对该批次的张量进行整理。由于没有提供该函数的具体实现，我们无法提供详细的讲解。 如果您有更多关于该代码的上下文信息，...

def plot_images(images, cls_true, cls_pred=None): assert len(images) == len(cls_true) == 9

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assert len(actions) == self.args.n_predator + 1

这个断言的意思是，判断 actions 这个列表的长度是否等于 self.args.n_predator + 1。如果不相等，就会触发 AssertionError 异常。一般来说，assert 语句用于在开发过程中进行调试和错误检查，确保程序的正确性。

代码解释：assert len(names) == nc, (len(names), nc, opt.data)

这段代码是一个断言（assertion），用于检查程序中某一特定条件是否为真。在这里，条件是名字列表的长度是否等于“名字数量”的变量（nc）的值。如果条件不满足，就会抛出一个 AssertionError 异常，并显示包括 ...

seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot...

解释下这段代码 private static List<Meeting> scheduleByCoverageRate(List<Meeting> meetings) { List<Meeting> sorted = meetings.stream() .sorted(Comparator.comparing(Meeting::getBeginTime) .thenComparing(Meeting::getCreateTime) .thenComparing(Meeting::getPost) ).collect(Collectors.toList()); int[] dp = new int[sorted.size()]; int[] interval_cache = new int[sorted.size()]; for(int i = 0; i < sorted.size(); i++){ Meeting current = sorted.get(i); interval_cache[i] = dp[i] = (int)((current.getEndTime().getTime() - current.getBeginTime().getTime()) / 1000); } for(int i = 1; i < sorted.size(); i++) { for(int j = 0; j < i; j++) { if(sorted.get(j).getEndTime().compareTo(sorted.get(i).getBeginTime()) <= 0) dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + interval_cache[i]); } } int max_len = Arrays.stream(dp).max().orElse(-1); Assert.isTrue(max_len != -1, "size of argument is 0"); for(int i = sorted.size() - 1; i >= 0; i--) { sorted.get(i).setAllowed(dp[i] == max_len); if(dp[i] == max_len) max_len -= interval_cache[i]; } return sorted; }

这段代码是用来计算会议时间覆盖率的。...具体实现中，从后向前遍历sorted列表，如果当前会议可以被允许举行，则将max_len减去该会议的持续时间。最终返回按照会议开始时间、创建时间和发布者排序后的会议列表。

assert len(image.shape) == 3 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape" AssertionError: Invalid image shape

错误提示显示，图像的...assert len(image.shape) == 3 and image.shape[0] == 3 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape" 这将确保图像是一个三维张量，且形状为 [3, height, width]，表示 RGB 通道。

解释这段代码怎么实现I2C发送的void I2C_SendBytes(I2C_TypeDef *I2Cx, uint8_t *Src, uint32_t len) { DMA_TypeDef *DMAx; _ASSERT(IS_I2C(I2Cx)); _ASSERT(len < 0xfffff); I2Cx->CTRL2.bit.RESTART = I2C_WRITE_FUNC; DMAx = (DMA_TypeDef *)((uint32_t)I2Cx - sizeof(DMA_TypeDef)); DMAx->SRC_ADDR.reg = (uint32_t)Src; DMAx->LEN_LOW.bit.TX_LEN_L = len & 0xffff; DMAx->CTRL.bit.TX_LEN_H = len >> 16; DMAx->LEN_LOW.bit.RX_LEN_L = 0; DMAx->CTRL.bit.RX_LEN_H = 0; DMAx->CTRL.bit.START = 1; while (DMAx->STATUS.bit.DONE != 1); }

1. 首先进行了一些断言判断，确保传入的I2C和数据长度符合要求。 2. 将I2C的CTRL2寄存器中的RESTART位设置为I2C_WRITE_FUNC，表示接下来要进行I2C写操作。 3. 通过I2Cx指针计算出DMAx指针，因为在STM32系列中，I2C...
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